机械臂作为模拟人类上肢灵活运动的机器人,广泛应用于工业智能制造、医疗、军事、航天等领域。随着机械臂应用范围的逐步扩大,诸如装配、打磨、自动系泊等需与环境交互的工作场景越来越多,亟需一种算法更好地处理末端接触时力与位置的动态关系,使刚性的机械臂拥有柔顺性,柔顺控制应运而生。针对由被控对象模型误差、外界干扰、交互环境力学特性不均等所引起的控制精度问题,本论文从正逆运动学建模与标定、动力学建模与关节摩擦辨识、轨迹跟踪算法设计、阻抗控制策略等方面展开深入研究,最终保证了机械臂在自由空间下的运动精度和与未知环境交互时的适应性、柔顺性。本论文的主要工作可概括如下:首先,针对被控对象xArm六自由度机械臂,利用D-H参数建立机械臂运动学模型,通过改进遗传算法,完成运动学模型的参数标定,提高模型精度。针对该机械臂非Pieper准则的结构特性,使用牛顿迭代法建立其逆运动学数值解模型。设计LabVIEW控制界面,实现机械臂关节空间/笛卡尔空间运动控制的可视化。其次,在运动学模型的基础上选择拉格朗日法建立机械臂的动力学模型,利用机械臂仿真软件CoppeliaSim完成模型准确性验证。针对真实环境下不可忽视的非线性摩擦,采用Karnopp模型进行摩擦力建模,结合遗传算法找寻模型最优参数,完成机械臂完整动力学模型的建立。而后,为抵抗机械臂在运行时存在的有界模型误差和外界干扰,提出一种基于自适应滑模控制的轨迹跟踪算法,优化切换函数以减轻控制信号的抖振现象,分别使用MATLAB、CoppeliaSim软件进行控制仿真,以印证算法的稳定性与鲁棒性。在实机实验中仍表现其在自由空间下良好的轨迹跟踪性能与抖振抑制能力。最后,引入阻抗控制策略以解决环境交互时的控制问题。将自适应滑模控制作为控制器的位置控制内环,保证轨迹跟踪性能;将阻抗控制作为控制外环,设计变参数阻抗模型并引入自适应律使控制器主动适应环境变化,保证控制系统的鲁棒性。最后通过MATLAB仿真表现出该算法良好的力跟踪的性能与环境适应性。